Cómo parsear tool calls de OpenAI, Anthropic y Google
Cómo convertir las llamadas a tools de diferentes proveedores de LLMs en una interfaz común sin perder los identificadores que correlacionan cada resultado.
Los agentes IA, impulsados por LLMs, prometen transformar aplicaciones. Pero, ¿son hoy simples ejecutores o futuros colaboradores inteligentes? Para alcanzar su...
Aprende a crear un sistema de IA para ejecutar eficientemente en un dispositivo
Cómo convertir las llamadas a tools de diferentes proveedores de LLMs en una interfaz común sin perder los identificadores que correlacionan cada resultado.
Guía práctica para diseñar tools que un LLM pueda descubrir, adaptar a cualquier proveedor de LLMs, ejecutar con segurid...
Cómo está construido el agente de IA de Gymnasia: un coach conversacional BYOK con tools locales y un estimador de comid...
Hablemos.
maximofn@gmail.com
Especialista en Machine Learning e Inteligencia Artificial. Desarrollo soluciones con IA generativa, agentes inteligentes y modelos personalizados.
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Aprende a crear un sistema de IA para ejecutar eficientemente en un dispositivo
Los espacios de Hugging Face nos permite ejecutar modelos con demos muy sencillas, pero ¿qué pasa si la demo se rompe? O si el usuario la elimina? Por ello he creado contenedores docker con algunos espacios interesantes, para poder usarlos de manera local, pase lo que pase. De hecho, es posible que si pinchas en alún botón de ver proyecto te lleve a un espacio que no funciona.
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maximofn@gmail.com
Especialista en Machine Learning e Inteligencia Artificial. Desarrollo soluciones con IA generativa, agentes inteligentes y modelos personalizados.
Dataset de chistes en inglés
Uso: Fine-tuning de modelos de generación de texto humorístico
Dataset con traducciones de inglés a español
Uso: Entrenamiento de modelos de traducción inglés-español
Dataset con películas y series de Netflix
Uso: Análisis de catálogo de Netflix y sistemas de recomendación